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- mapreduce2 shuffle 內(nèi)容精選 換一換
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lts.conf”配置文件中調(diào)整如下參數(shù)。 表1 參數(shù)說(shuō)明 參數(shù) 描述 取值示例 spark.sql.shuffle.partitions shuffle操作時(shí)，shuffle數(shù)據(jù)的分塊數(shù)。 200 父主題： SQL和DataFrame來(lái)自：幫助中心
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enabled異常，部分關(guān)鍵日志如下圖所示： 回答 造成該現(xiàn)象的原因是NodeManager重啟。使用ExternalShuffle的時(shí)候，Spark將借用NodeManager傳輸Shuffle數(shù)據(jù)，因此NodeManager的內(nèi)存將成為瓶頸。 在當(dāng)前版本的 FusionInsight 中，Node來(lái)自：幫助中心本文介紹了【[Pytorch] ShufflenetV2模型遷移--昇騰910訓(xùn)練場(chǎng)景性能調(diào)優(yōu)記錄分享】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的mapreduce2 shuffle相關(guān)，助力開(kāi)發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來(lái)自：其他
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本文介紹了【ShuffleNet：一種為移動(dòng)設(shè)備設(shè)計(jì)的極致高效的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的mapreduce2 shuffle相關(guān)，助力開(kāi)發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來(lái)自：其他![]()
配置SparkSQL的分塊個(gè)數(shù) 配置場(chǎng)景 SparkSQL在進(jìn)行shuffle操作時(shí)默認(rèn)的分塊數(shù)為200。在數(shù)據(jù)量特別大的場(chǎng)景下，使用默認(rèn)的分塊數(shù)就會(huì)造成單個(gè)數(shù)據(jù)塊過(guò)大。如果一個(gè)任務(wù)產(chǎn)生的單個(gè)shuffle數(shù)據(jù)塊大于2G，該數(shù)據(jù)塊在被fetch的時(shí)候還會(huì)報(bào)類似錯(cuò)誤： Adjusted來(lái)自：幫助中心![]()
在Spark中，External Shuffle Service（外部 Shuffle 服務(wù)）是一個(gè)獨(dú)立于Executor的進(jìn)程，主要用于優(yōu)化Shuffle操作的性能和穩(wěn)定性。它通過(guò)將Shuffle數(shù)據(jù)的管理從Executor中剝離出來(lái)，解決了Executor退出時(shí)Shuffle數(shù)據(jù)丟失的問(wèn)題，同時(shí)減少了資源競(jìng)爭(zhēng)。來(lái)自：幫助中心![]()
置。 shuffle設(shè)置 對(duì)于合并功能，可粗略估計(jì)合并前后分區(qū)數(shù)的變化： 一般來(lái)說(shuō)，舊分區(qū)數(shù)>新分區(qū)數(shù)，可設(shè)置shuffle為false；但如果舊分區(qū)遠(yuǎn)大于新分區(qū)數(shù)，例如高于100倍以上，可以考慮設(shè)置shuffle為true，增加并行度，提高合并的速度。 設(shè)置shuffle為tr來(lái)自：幫助中心![]()
使用Hash shuffle出現(xiàn)任務(wù)失敗 訪問(wèn)Spark應(yīng)用的聚合日志頁(yè)面報(bào)“DNS查找失敗”錯(cuò)誤 由于Timeout waiting for task異常導(dǎo)致Shuffle FetchFailed Executor進(jìn)程Crash導(dǎo)致Stage重試 執(zhí)行大數(shù)據(jù)量的shuffle過(guò)程時(shí)Executor注冊(cè)shuffle來(lái)自：幫助中心![]()
向動(dòng)態(tài)分區(qū)表中插入數(shù)據(jù)時(shí)，在重試的task中出現(xiàn)"Failed to CREATE_FILE"異常 問(wèn)題 向動(dòng)態(tài)分區(qū)表中插入數(shù)據(jù)時(shí)，shuffle過(guò)程中大面積shuffle文件損壞（磁盤掉線、節(jié)點(diǎn)故障等）后，為什么會(huì)在重試的task中出現(xiàn)"Failed to CREATE_FILE"異常？ 2016-06-25來(lái)自：幫助中心![]()
應(yīng)用的Remote Shuffle Service。 使用MemArtsStore存儲(chǔ)Shuffle Data后，大數(shù)據(jù)應(yīng)用不再依賴帶本地盤的機(jī)型；MemArtsStore提供多副本機(jī)制保證Shuffle Data的高可用性，單個(gè)節(jié)點(diǎn)故障不會(huì)導(dǎo)致Shuffle Data丟失；Me來(lái)自：幫助中心![]()
使用Hash shuffle出現(xiàn)任務(wù)失敗 訪問(wèn)Spark應(yīng)用的聚合日志頁(yè)面報(bào)“DNS查找失敗”錯(cuò)誤 由于Timeout waiting for task異常導(dǎo)致Shuffle FetchFailed Executor進(jìn)程Crash導(dǎo)致Stage重試 執(zhí)行大數(shù)據(jù)量的shuffle過(guò)程時(shí)Executor注冊(cè)shuffle來(lái)自：幫助中心![]()
向動(dòng)態(tài)分區(qū)表中插入數(shù)據(jù)時(shí)，在重試的task中出現(xiàn)"Failed to CREATE_FILE"異常 問(wèn)題 向動(dòng)態(tài)分區(qū)表中插入數(shù)據(jù)時(shí)，shuffle過(guò)程中大面積shuffle文件損壞（磁盤掉線、節(jié)點(diǎn)故障等）后，為什么會(huì)在重試的task中出現(xiàn)"Failed to CREATE_FILE"異常？ 2016-06-25來(lái)自：幫助中心![]()
storyServer會(huì)回收最先緩存的Spark應(yīng)用，同時(shí)會(huì)清理掉相應(yīng)的“temp_shuffle”文件。 當(dāng)用戶正在查看即將被回收的Spark應(yīng)用時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)找不到“temp_shuffle”文件的錯(cuò)誤，從而導(dǎo)致當(dāng)前頁(yè)面無(wú)法訪問(wèn)。 如果遇到上述問(wèn)題，可參考以下兩種方法解決。來(lái)自：幫助中心![]()
本文介紹了【MapReduce快速入門系列(5) | MapReduce任務(wù)流程和shuffle機(jī)制的簡(jiǎn)單解析】相關(guān)內(nèi)容，與您搜索的mapreduce2 shuffle相關(guān)，助力開(kāi)發(fā)者獲取技術(shù)信息和云計(jì)算技術(shù)生態(tài)圈動(dòng)態(tài)...請(qǐng)點(diǎn)擊查閱更多詳情。來(lái)自：其他![]()
storyServer會(huì)回收最先緩存的Spark應(yīng)用，同時(shí)會(huì)清理掉相應(yīng)的“temp_shuffle”文件。 當(dāng)用戶正在查看即將被回收的Spark應(yīng)用時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)找不到“temp_shuffle”文件的錯(cuò)誤，從而導(dǎo)致當(dāng)前頁(yè)面無(wú)法訪問(wèn)。 處理步驟 如果遇到上述問(wèn)題，可參考以下兩種方法解決。來(lái)自：幫助中心![]()
在Spark應(yīng)用執(zhí)行過(guò)程中NodeManager出現(xiàn)OOM異常 問(wèn)題 當(dāng)開(kāi)啟Yarn External Shuffle服務(wù)時(shí)，在Spark應(yīng)用執(zhí)行過(guò)程中，如果當(dāng)前shuffle連接過(guò)多，Yarn External Shuffle會(huì)出現(xiàn)“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer來(lái)自：幫助中心![]()
enabled異常，部分關(guān)鍵日志如下圖所示： 回答 造成該現(xiàn)象的原因是NodeManager重啟。使用ExternalShuffle的時(shí)候，Spark將借用NodeManager傳輸Shuffle數(shù)據(jù)，因此NodeManager的內(nèi)存將成為瓶頸。 在當(dāng)前版本的FusionInsight中，Node來(lái)自：幫助中心![]()
在Spark應(yīng)用執(zhí)行過(guò)程中NodeManager出現(xiàn)OOM異常 問(wèn)題 當(dāng)開(kāi)啟Yarn External Shuffle服務(wù)時(shí)，在Spark應(yīng)用執(zhí)行過(guò)程中，如果當(dāng)前shuffle連接過(guò)多，Yarn External Shuffle會(huì)出現(xiàn)“java.lang.OutofMemoryError: Direct buffer來(lái)自：幫助中心![]()
bb-45b4-8e3a-128c9bcfa4bf”的目錄，里面存放了計(jì)算過(guò)程中產(chǎn)生的shuffle臨時(shí)文件。 因?yàn)镴D BCS erver啟動(dòng)了Spark的動(dòng)態(tài)資源分配功能，已經(jīng)將shuffle托管給NodeManager，NodeManager只會(huì)按照APP的運(yùn)行周期來(lái)管理這些文來(lái)自：幫助中心![]()
Integer.MAX_VALUE 使用動(dòng)態(tài)資源調(diào)度功能，必須配置External Shuffle Service。如果沒(méi)有使用External Shuffle Service，Executor被殺時(shí)會(huì)丟失shuffle文件。 如果通過(guò)spark.executor.instances或者--來(lái)自：幫助中心
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